番目のサンプルデータであることを表しています。具体的なモデルで示せば、いま下図の黄色の線に関する重みでの偏微分を考えているとします。この重みは、青色の素子を介して出力に影響します。出力は青色素子の関数、そしてさらに青色素子は重み係数の関数という合成関数の関係であるといえます。影響を与えるいという合成関数の関係になっています。よって合成関数の微分を適用すれば、のように計算できます。ここで、と定義します。用いれば、式(2)はと書けます。通したものですから、です。以外の項は全て0になりますから、となります。よって、式(4)はとなります。これで、目的であった各重みパラメータでの偏微分が求めることができました。いうのはニューラルネットワークのある素子の出力ですから簡単に計算可能です。計算できれば良いことになります。下図のように具体的なモデルで示します。出てきましたが、今度はその前段の黄色の層の誤差を考えます。さきほどと同様、出力は青色素子の関数、そしてさらに青色素子は黄色素子の関数という合成関数の関係であるといえます。これらの素子を介して出力に影響します。よって、それら素子に対して合成関数の微分則を適用すれば、と計算でき、ある層の誤差は、その次の層の誤差から求められる関係にあることがわかります。微分すれば、ですので、これを式(10)に代入すれば、となります。求めることができることを意味しています。関する偏微分も計算可能です。以上のような計算手順を誤差逆伝播法と呼びます。計算していくから誤差逆伝播、、、なのだと思います。次の記事で計算しています。この結果を用いれば、最後の層の誤差から辿り、全ての誤差が計算可能になります。前回の以下の記事の続きです。以下の記事で線形回帰においての事前分布はカーネル関数を...2019-02-16ニューラルネットワークで分類を解く先回、ニューラルネットワークで回帰を解くで回帰を解きました...2018-09-29出力ユニット活性で微分(多クラス分類)前回の続き。1引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。